摘要: 在深度学习中,监督类学习问题其实就是在规则化参数同时最小化误差。最小化误差目的是让模型拟合训练数据,而规则化参数的目的是防止模型过分拟合训练数据。 参数太多,会导致模型复杂度上升,容易过拟合,也就是训练误差小,测试误差大。因此,我们需要保证模型足够简单,并在此基础上训练误差小,这样训练得到的参数才能 阅读全文
posted @ 2018-11-19 11:36 Vancuicide 阅读(3778) 评论(0) 推荐(0) 编辑